Frama индикатор для Форекс

Индикатор Fractal AMA поможет создать успешные сделки

Индикатор Fractal AMA является модифицированной версией проверенных временем скользящих средних. Авторы этого алгоритма утверждают, что он является полноценной торговой системой, которая позволяет открывать удачные ордера без применения дополнительных инструментов.

На экране компьютера индикатор Fractal AMA отображается в форме двух кривых, которые обладают разными оттенками. Алгоритм выдает достаточно простые сигналы для открытия ордеров, которые выглядят в виде пересечения кривых, входящих в его состав. Благодаря простоте выдаваемых сигналов, индикатор Fractal AMA можно порекомендовать новичкам, которые не обладают опытом анализа ситуации, сложившейся на рынке.

p, blockquote 1,0,0,0,0 –>

Одна из кривых, входящих в состав этого алгоритма (синяя по умолчанию), строится на основе второй линии при помощи специализированного коэффициента. Если этот коэффициент будет обладать значением «0», то обе кривые будут совпадать.

p, blockquote 2,0,0,0,0 –>

Чтобы скачать индикатор Fractal AMA, щелкните по ссылке, которую вы можете увидеть ниже.

p, blockquote 3,0,1,0,0 –>

Индикатор Fractal AMA. Оптимизация

Установка алгоритма отличается простотой. Этот процесс не должен вызвать каких-либо проблем даже у начинающих трейдеров, которые не обладают опытом установки и оптимизации инструментов для оценки ситуации, сложившейся на рынке. После активации алгоритма, вы сможете увидеть окошко с его параметрами.

p, blockquote 5,0,0,0,0 –>

Индикатор Fractal AMA обладает следующими параметрами:

p, blockquote 6,1,0,0,0 –>

  1. «RPeriod». Этот параметр отвечает за настройку скользящей средней, которая входит в состав алгоритма.
  2. «multiplier». Этот параметр отвечает за значение коэффициента, который будет применяться для построения первой кривой.
  3. «signal_multiplier». Этот параметр отвечает за значение коэффициента, который будет применяться для построения второй кривой.

Если вы увеличите значение в поле «multiplier», то основная кривая, которая обладает красным оттенком, будет более плавной. Уменьшение значения в этом поле приведет к обратному эффекту.

p, blockquote 7,0,0,0,0 –>

Так как вторая кривая строится на основе первой, то увеличивая значение в поле «signal_multiplier», вы сможете увеличить дистанцию между линиями.

Применение алгоритма

Если в процессе оптимизации алгоритма в поле «RPeriod» указать большое значение, то его можно будет эффективно применять для выявления тенденции, которая в данный момент присутствует на рынке.

p, blockquote 9,0,0,1,0 –>

Применять этот инструмент для открытия ордеров достаточно просто. Позиции на покупку рекомендуется открывать в момент, когда кривая, обладающая красным оттенком, снизу пересекает синюю. Позиции на продажу следует открывать в момент, когда кривая, обладающая красным оттенком, сверху пересекают синюю.

p, blockquote 10,0,0,0,0 –>

Применение индикатора Fractal AMA для открытия позиций не предполагает установки Стоп-Лосс. Активную позицию рекомендуется закрывать в момент возникновения сигнала для создания ордера в противоположную сторону.

p, blockquote 11,0,0,0,0 –>

Несмотря на то, что авторы этого алгоритма рекомендуют применять его в качестве самостоятельного инструмента для открытия позиций, делать это достаточно рискованно. Для того чтобы процесс ведения торгов был более безопасным, рекомендуется применять дополнительный инструмент для подтверждения сигналов, которые выдает индикатор Fractal AMA.

При условии грамотного применения, этот алгоритм может стать эффективным элементом вашей собственной методики создания позиций. Чтобы научиться грамотно оптимизировать и корректно применять индикатор Fractal AMA, воспользуйтесь демо-счетом. Лишь получив необходимый опыт работы с этим алгоритмом, можно приступать к торговле на реальные деньги.

(1Голосов на Форекс блоге, средний балл: 5,00 из 5)
Загрузка.

Fractal Adaptive Moving Average

Технический индикатор Фрактальная Адаптивная Скользящая Средняя (Fractal Adaptive Moving Average, FRAMA) был разработан Джоном Эйлерсом (John Ehlers). Данный индикатор строится на основании алгоритма экспоненциальной скользящей средней, в которой фактор сглаживания вычисляется на основании текущей фрактальной размерности ценового ряда. Достоинством индикатора FRAMA является способность следовать за сильными трендовыми движениями и очень сильно замедляться в моменты ценовых консолидаций.

К этому индикатору применимы все виды анализа, которые используются для скользящих средних.

Вы можете проверить торговые сигналы данного индикатора, создав советник при помощи MQL5 Wizard.

Расчет

FRAMA(i) = A(i) * Price(i) + (1 – A(i)) * FRAMA(i-1)

FRAMA(i) — текущее значение FRAMA;
Price(i) — текущая цена;
FRAMA(i-1) — предыдущее значение FRAMA;
A(i) — текущий фактор экспоненциального сглаживания.

Фактор экспоненциального сглаживания вычисляется по формуле:

A(i) = EXP(-4.6 * (D(i) – 1))

D(i) — текущая фрактальная размерность;
EXP() — математическая функция экспоненты.

Фрактальная размерность прямой линии равна единице. Из формулы видно, что если D = 1, то A = EXP(-4.6 *(1-1)) = EXP(0) = 1. Таким образом, если цена изменяется прямолинейно, экспоненциальное сглаживание не используется, потому что формула в этом случае выглядит следующим образом:

FRAMA(i) = 1 * Price(i) + (1 — 1) * FRAMA(i—1) = Price(i)

То есть, индикатор точно следует за ценой.

Фрактальная размерность плоскости равна двум. Из формулы получаем, что если D = 2, то фактор сглаживания A = EXP(-4.6*(2-1)) = EXP(-4.6) = 0.01. Столь малое значение фактора экспоненциального сглаживания получается в те моменты, когда цена производит сильное пилообразное движение. Такое сильное замедление соответствует примерно 200-периодной простой скользящей средней.

Формула фрактальной размерности:

D = (LOG(N1 + N2) – LOG(N3))/LOG(2)

Она вычисляется на основе вспомогательной формулы:

N(Length,i) = (HighestPrice(i) – LowestPrice(i))/Length

HighestPrice(i) — текущее максимальное значение за Length периодов;
LowestPrice(i) — текущее минимальное значение за Length периодов;

Все о фрактальной скользящей FRAMA через EMA и фрактал


Николай Старченко

Фрактальная теория позволяет адаптировать скользящую среднюю под различные состояния рынка. На основе нового индикатора FRAMA можно строить успешные торговые стратегии.

Хорошо известно, что скользящая средняя1 — один из наиболее полезных и часто используемых индикаторов технического анализа, поскольку направление этой линии показывает направление ценовой тенденции. Также известны и недостатки индикатора. Во-первых, скользящая средняя показывает направление с некоторым запаздыванием и никогда не позволяет купить акции в минимальном значении цены. Во-вторых, при мелких колебаниях цен в узком диапазоне (на флэтовом рынке) возникает большое количество ложных сигналов: скользящая средняя вслед за ценами изменяет свое направление, что означает начало нового движения, но цены, постояв на месте, возвращаются обратно, то есть развития движения не происходит.

Читайте также:  Банковские индикаторы для Форекс

Наверное, трудно найти трейдера, ни разу не задумывавшегося о том, как хорошо было бы изменять период расчета средней в зависимости от того, что происходит с ценами. Если в ценах виден явный тренд, то его нужно уменьшить, чтобы как можно раньше увидеть сигнал разворота. Если цены колеблются во флэте, то, наоборот, увеличить, чтобы избежать ложных сигналов. Проблема, однако, в том, чтобы отличить ситуацию тренда от ситуации флэта. Да, на глаз это легко делает практически любой более или менее опытный трейдер, но попытки записать формулу, отличающую тренд от флэта, до недавнего времени наталкивались на серьезные трудности.

В настоящее время существует несколько вариантов средних с переменной длиной. Это, например, индикатор Тушара Чанда VIDYA и так называемая Kaufman AMA. Сейчас мы рассмотрим еще один вариант такой средней, опирающийся на исходную задачу — в трендах уменьшать период расчета, а во флэтах увеличивать. Дело в том, что существует математическая величина, позволяющая отличать тренд от флэта. Построенная на основе этой величины скользящая средняя называется фрактальной адаптивной скользящей средней, или FRAMA.

ИСТОРИЯ ОДНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ПАТОЛОГИИ


Однако к началу XX века таких патологий было придумано очень много, и немецкий математик Феликс Хаусдорф разработал специальную величину, которая позволяла количественно отличать

их друг от друга. Величину назвали размерностью Хаусдорфа. Для привычных нам из школьного курса геометрии кривых и фигур эта размерность равна топологической размерности, то есть для обычной прямой или кривой линии размерность Хаусдорфа равна 1, а для плоской фигуры — 2. А вот для патологий размерность Хаусдорфа отличается от топологической, и, что совсем уже плохо, она дробная. Что такое, например, геометрический объект с размерностью Хаусдорфа, равной 1,26? Это что-то среднее между прямой и плоскостью — фигура, которая называется кривой Коха.

Не многие математики того времени могли спокойно воспринимать странные свойства «монстров». Их стыдливо задвинули в самый дальний угол математики, где они и пылились до середины 50-х годов XX века, когда, решая какую-то весьма практическую задачу для телефонной станции, на них наткнулся будущий основатель фрактальной геометрии Бенуа Мандельброт. «Монстры» показались ему вполне симпатичными — большинство из них напоминали бесконечную мозаику, повторяющую свою структуру на всех масштабах. Заметив, что такие объекты состоят из многих частей, каждая из которых примерно похожа на объект в целом, Бенуа придумал для них название — фракталы (от лат. fractus — «дробленый, разбитый, состоящий из частей»).

Оглядевшись вокруг, Мандельброт обнаружил, что очень многие природные объекты скорее сходны с фракталами по своему строению, чем с гладкими кривыми и фигурами классического анализа. Вскоре фракталы стали находить буквально везде: в природе, картографии, физике, химии, технике, биологии, а неуемный Мандельброт обнаружил фракталы на биржевом рынке. Он разглядывал два графика цен на зерно, один из которых описывал недельные данные за пять лет, а другой — дневные данные за год, и заметил, что графики буквально повторяют друг друга. Предположив, что поведение цен на бирже в общих чертах повторяется на разных масштабах и может описываться методами фрактальной геометрии, Мандельброт отыскал все доступные на тот момент исторические данные и доказал, что это действительно так.

ФРАКТАЛЬНАЯ РАЗМЕРНОСТЬ ДВИЖЕНИЯ ЦЕН

Казалось бы, ну и что тут интересного? Практически любой трейдер и так знает, что цены в целом похожи. Волна роста сменяется волной падения, потом снова волной роста и т. д. Поначалу действительно казалось, что фрактальность — всего лишь красивое математическое свойство графиков цен. Красивое, но совершенно бесполезное. Полезность обнаружилась через некоторое время, когда оказалось, что важнейшая численная характеристика фракталов (размерность Хаусдорфа) напрямую связана с типом поведения цен и изменяется от 1 (когда график становится похожим на прямую линию) до 2 (когда график почти полностью заполняет плоскость).

Вычислить фрактальную размерность можно на основе ценовых данных. Если она оказывается меньше 1,5, то состояние цены — это тренд. В тренде выполняется свойство «положительной» памяти: если вчера цена выросла, то сегодня она скорее вырастет, чем упадет. Если фрактальная размерность графика больше 1,5, то у цены появляется «отрицательная» память: если вчера цена выросла, то сегодня она скорее упадет (трейдерам такие состояния рынка хорошо знакомы — это флэты, появляющиеся на графиках в виде «боковиков», треугольников и флагов). Есть еще одно состояние цены, при котором размерность близка к 1,5: это классическое состояние случайного блуждания, когда цена движется случайным образом, подобно броуновской частице. Так фрактальные математические «чудовища» обрели вполне респектабельное место обитания в виде трех различных состояний цены на бирже с сильно отличающимися свойствами.


Поведение графиков цены и фрактальной размерности, рассчитанной по 16 свечам (показана красной линией). Минимумы фрактальной размерности в области значений меньше 1,5 очень часто совпадают с моментами окончаний трендов, максимумы фрактальной размерности в области значений выше 1,5 часто совпадают с моментами окончаний флэтов. Это позволяет достаточно строго разделить график цены на участки разного ценового поведения

Сколько времени цена проводит в разных состояниях? Результаты исследований последних десяти лет показывают, что все сильно зависит от конкретного инструмента. Каждая акция, валюта или даже страновой рынок оказываются индивидуальными, у каждого есть свой собственный, неповторимый характер. Если усреднить показатели по большому количеству акций для разных рынков, то получится, что доля трендов от 20 до 40%, доля флэтов — от 10 до 30%, доля случайного блуждания — от 30 до 50%. При этом оказывается, что валюты, например, более подвержены флэтам, чем трендам, российский рынок более трендовый, чем американский, Сбербанк более трендовый, чем «Сургутнефтегаз» на дневном масштабе, а «Газпром» на недельном масштабе гораздо чаще в случайном блуждании, чем он же на десятиминутных данных.

Таким образом, фрактальная размерность может оказаться очень полезным инструментом как для анализа свойств конкретного фондового инструмента, так и для построения торговых алгоритмов. Однако вычислять фрактальную размерность графика достаточно сложно. В некоторые пакеты технического анализа ее уже добавляют в качестве встроенного индикатора, однако пока еще далеко не во все. К счастью, есть довольно простой способ вычислить ее приблизительное значение, которого вполне достаточно для задачи приблизительного различения трендов от флэтов.

— Выбираем длину Т, по которой мы будем рассчитывать размерность. Т обязательно должно быть четным.
— Разбиваем исходный ряд длиной Т на две равных части от 1 до Т/2 и от Т/2 + 1 до Т.
— Рассчитываем амплитуду колебаний цен на первой половине ряда А1 = (Н1 – L1), где Н1 — максимум на первой половине ряда, а L1 — минимум.
— Рассчитываем амплитуду колебаний цен на второй половине ряда А2 = (Н2 – L2), где Н2 — максимум на второй половине ряда, а L2 — минимум.
— Рассчитываем амплитуду колебаний цен на всем ряде от 1 до Т. А3 = (Н3 – L3), где Н3 — максимум на всем ряде, а L3 — минимум.
— Рассчитываем приблизительную размерность по формуле:

ПОСТРОЕНИЕ ИНДИКАТОРА FRAMA

EMA(i) = a x Close(i) + (1-a) x EMA(i-1)

Читайте также:  Канальные тактики для Форекс

где EMA (i) — текущее значение средней, Close (i) — текущее значение цены закрытия, EMA (i-1) — предыдущее значение скользящей средней, α — параметр, который связан с периодом расчета Т соотношением α=2/(T+1).

Наша задача связать параметр α (и, соответственно, период расчета) со значением фрактальной размерности D следующим образом: если D маленькое (около 1), то период Т должен быть маленьким, например, 2 или 3; если D большое, то период должен быть большим, например, 100, 300 или даже 500. Эту связь α и D можно ввести множеством способов. Используем модифицированную идею знаменитого технического аналитика Джона Эйлерса, который предложил связь через экспоненциальную функцию. В варианте Эйлерса

что предполагает период усреднения, равный одной свече при D = 1, и период усреднения, равный 200 свечам при D = 2. Мы же хотим иметь возможность выбирать периоды расчета при разных значениях D. При D = 1 период расчета должен быть Т1, а при D = 2 — Т2. Понятно, что Т1 Вы уже сейчас можете записаться на Видео курс и научиться самому делать зарабатывающих торговых роботов!

Не откладывайте свой шанс заработать на бирже уже сегодня!

FRAMA

Фрактальная адаптивная скользящая средняя (FRAMA) – индикатор, адаптирующий свою скорость изменения исчисления, исходя из скорости изменения котировок.

Начало 90-х годов прошлого века означилось прорывом в области адаптаций рыночных областей значений анализируемых инструментов к соответствию динамики изменяющихся состояний рынка.

Для технического анализа рынка используются индикаторы, в расчетах которых используются входные данные, выдаваемые временными интервалами и сгруппированными на этих интервалах значениями котировок. Наиболее распространенная и общепринятая группировка котировок – в виде свечей или баров. Выделяют 3 вида данных получаемых от свечной конфигурации или баров: цена, по которой был открыт период; цена, по которой период был закрыт; экстремальные значения данного временного периода.

Более упрощенное представление колебаний котировок – это усреднение их по какому-либо одному выходному параметру с объединением таймфреймов в некий числовой ряд. Длину этого числового ряда принимают за период.

Но рынок не является периодической функцией, с помощью которой мы могли бы точно описать колебания котировок актива. Значения цен непредсказуемы и технический анализ неточен. Все это приводит к ошибкам прогнозов и, как следствие, к убыткам.

Вся проблема анализа числовых рядов котировок состоит в том, что получая новые котировки, усреднение происходит на периоде, где присутствуют еще старые котировки. Соответственно, сигналы или реакция кривой запаздывают. Уменьшением периода проблему запаздывания не решить. Возникнет множество сигналов, но мы, что называется, не будем видеть дальше своего носа, общая тенденция будет утеряна и, как следствие, большое количество из сигналов будет ложным.

На рисунке разным цветом и толщиной изображены скользящие средние: скользящая средняя красного цвета имеет период равный 13, синего цвета скользящая средняя период равный 5, черным цветом обозначена скользящая средняя с наименьшим периодом 2.

Бороться с запаздыванием сигналов было решено с помощью введения в расчеты индикатора скользящей средней коэффициентов.

Первая в этой эволюции была экспоненциальная скользящая средняя. Обозначим формулу ЕМА, которая стала базовой для расчетов адаптационных скользящих средних.

ЕМА = к*Текущая цена+ (1-к)*ЕМАпред.значение

Коэффициент, введенный в ее формулу выглядел следующим образом

Таким образом, при периоде n = 10 вес «первых» данных возрастал на 19%.

Тушар Шонде один из первых, кто предложил включить в коэффициент скользящей средней – индикатор. В своем варианте скользящей средней VIDYA, он умножил коэффициент на «именной» индикатор СМО. Ввод такого множителя позволил кривой «прижиматься» к графику с ростом волатильности и «удаляьтся» с приходом на рынок движений в каком-то узком диапазоне цен (флэте).

По истечении трех лет, после Шонде, Кауфман рассчитал коэффициент более сложным образом через константы «быстрого» и « медленного» рынка. Скользящая средняя КАМА благодаря коэффициенту менялась от быстрого двухпериодного состояния до медленного 30 периодного. Величина изменения регулировалась, так называемым коэффициентом эффективности, выявлявшим «шум» рынка. Именно вариант Кауфмана получил большее распространения на рынке.

Содержание

Фракталы FRAMA

Предупреждение! Фракталы, используемые в расчетах FRAMA, не имеют ничего общего с фракталами Билла Вильямса, которые в свою очередь не имеют ничего общего с математическим понятием фрактала.

Фрактал в математике определяется как некое целое, части которого имеют ту же форму, что и само целое. То есть, соблюдается принцип «самоподобия».

Например – снежинки или кровеносная система бронхи человека и животного. Лучшим визуальным представлением фрактала, является голографическое изображение. Если его разбить, каждый кусочек будет содержать не фрагмент, а исходное изображение в целом.

Колебания котировок также самоподобны, переключая таймфреймы, мы видим возможность построения тех же треугольников и трендовых линий, наблюдаем и находим работающие различные комбинации свечей, которые описаны в «свечном» техническом анализе. Есть целый практикум по поиску и сравнений ситуаций, когда поведение цен в историческом прошлом идентично «сегодняшнему дню».

Присутствие фракталов на рынке обнаружил и описал французский и американский математик Мандельброт Бенуа. Для этого он исследовал столетнюю статистику цен на хлопок. Однако, это свойство являлось описательным для рынка, но никакого прогностического значения не имело, пока технический аналитик Джон Эйлерс не нашел ему достойное применение.

Основная концепция и формула FRAMA

Если брать упрощенно, изыскания по созданию, или правильней сказать адаптации, скользящей средней сводятся к тому, чтобы найти коэффициент к для формулы скользящей средней, которая является базовой для всех адаптивных скользящих (АМА). Это формула ЕМА и она описана выше.

При чем, коэффициент должен предусматривать «смену режимов» для анализа котировок при изменении динамики поведения котировок.

Джон Эйлерс решил данный вопрос, когда применил понятие определение размерности фракталов.

Если мы имеем некое числовое множество, то в метрическом пространстве мы можем определить его фрактальную размерность с помощью мерных шаров некоего радиуса по формуле:

в этой формуле N – количество шаров, радиусом равным ε которыми можно заполнить множество.

Читайте также:  Настраиваемые графики для Форекс

Размерность фрактала равная единицы представляет собой прямую линию, размерность фрактала для плоскости равна 2. Согласно теории размерность фрактала может принимать дробные значения. Таким образом, мы можем благодаря размерности определить состояние котировок от тренда (прямой линии) до флэта (плоскости).

Для этого берется период N. Условие для выбора одно – четность. Разбиваем период на две части N1,N2. В обеих частях этого периода находим экстремумы. Находим также экстремумы и для всего периода в целом. Они могут совпадать или не совпадать по значениям – это неважно.

Нам важно рассчитать размерность фрактала. Она рассчитывается через соотношение логарифмов диапазонов периода. Найдем их – это разности трех экстремумов : первой части периода Диапазон Д1 = Максимум 1 – Минимум 1, аналогично второй Д2 = Максимум 2 – Минимум 2 и общий обозначим До = Максимум всего периода – Минимум всего периода.

Формула размерности фрактала выглядит так:

Если осуществить математически возможность взаимосвязи коэффициента скользящей средней к и размерности фрактала D, тогда можно говорить об адаптации выбранного нами периода под изменение состояния движения котировк.

Джон Эйлерс предложил установить такую связь через экспоненциальную функцию:

В современном виде формула представляет собой «упрощенный вариант»:

Сам коэффициент, высчитанный по этой формуле, подставляется в формулу ЕМА

FRAMA = к*Цена закрытия +(1-к) FRAMA предыдущее значение

На рисунке изображена скользящая средняя экспоненциального расчета и FRAMA

Стратегия работы с использованием FRAMA

Хотя коэффициент у FRAMA вычисляется довольно необычным способом, это не исключает того факта, что индикатор является скользящей средней. Соответственно, весь набор правил, который справедлив для работы со скользящими средними, применим и на этой стратегии. Одну особенность надо отметить – кривая в силу учета, при своем вычислении динамики изменения рыночных данных, сама разворачивается за ценой. Поэтому иногда в литературе описаны способы входа словами-«при развороте скользящей средней…». Мы же все-таки будем опираться на классическое толкование сигналов.

Покупки рекомендуется совершать после того, как котировки выбранного таймфрейма превысят кривую линию FRAMA.

Продажи рекомендуется совершать после того, как свеча котировок закроется ниже кривой линии FRAMA.

Стратегия подразумевает под собой реверсивное совершение сделок. Тогда, когда поступит противоположный сигнал, одновременно закрывается текущая позиция и открывается ей противоположная. Поэтому стопы в такой стратегии не практикуются.

Заключение

Смысл поисков и прикладываемых усилий по адаптации индикаторов состоит в том, чтобы улучшить правильность прогнозов цен и, как следствие, результаты торговли. На момент написания статьи не было обнаружено ни одного индикатора со стопроцентной результативностью. Поэтому, принимая решение об использовании в торговле того или иного технического инструмента, а в особенности замены своей старой стратегии на «вновь открытую», стоит озаботиться о тщательных тестах. Помните пословицу – «Лучшее – враг хорошего».

Обзор лучших индикаторов таймфреймов — скачать их сборник в архиве

Оглавление. Жми для простмотра

Лишь немногие торговые стратегии предполагают анализ всего одного таймфрейма, большинство же из них требуют определения состояния сразу нескольких временных периодов торгуемого актива. В таких случаях трейдеру приходится регулярно переключаться между несколькими графиками, что не очень удобно и отнимает время. Для решения этой проблемы мы предлагаем скачать все индикаторы таймфреймов и выбрать из них наиболее подходящий для вас

p, blockquote 1,0,0,0,0 –>

p, blockquote 2,0,0,0,0 –>

Лучший брокер

p, blockquote 3,0,0,0,0 –>

Их принцип действия во многом схож – на графике с любым ТФ отображается динамика котировок других ТФ. Различия же между ними заключаются в визуальном представлении результатов их работы. У одних свечи с более старших таймфреймов накладываются поверх свечей текущего ТФ, а других на графике формируются области с несколькими последними свечами других таймфреймов и т. д. Рассмотрим подробнее работу некоторых из них, а в конце статьи будет ссылка на архив с семью лучшими индикаторами таймфреймов.

p, blockquote 4,0,0,0,0 –>

Обзор лучших индикаторов таймфреймов

MiniChart

Этот алгоритм может формировать внутри окна графика, к которому применяется, несколько областей, в которых отображается заданное в настройках количество свечей не только любого стандартного таймфрейма, но и любого актива (рис. 1). В настройках можно определить до 60 пар «актив-таймфрейм», которые будут отображены.

p, blockquote 5,0,1,0,0 –> Рисунок 1. Индикатор таймфреймов MiniCharts.

Преимущество этого индикатора таймфреймов заключается в возможности задания расположения областей с мини-графиками – по осям, количеству столбцов и строк, расстоянию между ними и т. д. Такая гибкость настроек обеспечивает возможность формирования каждому трейдеру наиболее удобного для себя способа визуализации.

p, blockquote 6,0,0,0,0 –>

Time_Frames_Analysis

Результат его работы похож на предыдущий индикатор, но отображаются мини-графики не в окне основного графика, а в подвальном окне (рис. 2). Кроме того, он способен отображать графики иных таймфреймов лишь текущего актива. Однако он обеспечивает отображение и дополнительной информации:

p, blockquote 7,0,0,0,0 –>

    текущих цен Ask/B >Рисунок 2. Индикатор таймфреймов Time_Frames_Analysis.

Для настройки у него предусмотрены следующие параметры:

p, blockquote 8,0,0,0,0 –>

  • TimeFrames – отображаемые таймфреймы (перечисляются в виде условных обозначений через пробел);
  • NumCandles – количество свечей на мини-графиках;
  • HistoricalShift – смещение свечей вправо (т. е. с какой свечи начинаются мини-графики);
  • CandleW >Candle_TF_1H

Он самый простой – не имеет входных параметров и отображает лишь нулевую, первую и вторую свечи часового таймфрейма. Отображаются эти свечи правее нулевой свечи основного графика, поэтому, чтобы увидеть их, график необходимо сдвинуть влево кнопкой «Смещение графика к концу».

p, blockquote 9,0,0,0,0 –>

MCandle, CustomCandle, MTF_Candles и ShadowTF

Принцип работы этих четырех индикаторов таймфреймов схож – поверх свечей основного графика они рисуют свечи старшего таймфрейма (рис. 3).

p, blockquote 10,1,0,0,0 –> Рисунок 3. Один из вариантов отображения индикатора таймфреймов MCandle.

Преимущество индикаторов таймфреймов этого типа заключается в наглядности применения других индикаторов к сформированному графику старшего ТФ. Например, на рис. 3 основной график имеет таймфрейм M15, а индикатор MCandle отображает свечи часового таймфрейма (в них расположены по 4 свечи текущего графика). Поэтому, установленная на основной график скользящая средняя (фиолетовая кривая) с периодом 60 соответствует мувингу с периодом 60/4=15, примененному к часовому таймфрейму.

p, blockquote 11,0,0,0,0 –>

Сборник лучших индикаторов таймфреймов

Для вашего удобства мы объединили все рассмотренные выше индикаторы таймфреймов в один ZIP-архив. Теперь достаточно скачать всего один файл, извлечь его содержимое в папку MQL4/Indicators каталога данных МТ4 и при следующем запуске терминала вам будут доступны для установки на любой график лучшие индикаторы таймфреймов.

Оцените статью
Добавить комментарий